什么是zookeeper
ZooKeeper是用于维护配置信息，命名，提供分布式同步以及提供组服务的集中式服务。
zookeeper数据结构
zookeeper数据结构简单的可以看成树状结构。每个节点最大只能存储1M的数据。
zookeeper特点
- 主从：集群中一个领导者，多个跟随者
- 半数机制：集群中半数以上存活，才能正常工作
- 数据一致性：集群中无弄领导者还是跟随者数据都是一样的。
- 顺序性：来自同一个client的更新请求按照其发送顺序依次执行。
- 数据更新原子性：更新成功或失败。没有部分结果。
- 实时性：zookeeper低延迟。
应用场景
统一配置管理（数据量很小，但是数据更新可能会比较快的场景）
应用中用到的一些配置信息放到ZK上进行集中管理。这类场景通常是这样：
- 应用在启动的时候会主动来获取一次配置，同时，在节点上注册一个Watcher。
- 以后每次配置有更新的时候，都会实时通知到订阅的客户端，从来达到获取最新配置信息的目的。
负载均衡（根据节点访问多少/事务id大小轮询）
统一命名服务
分布式环境下，ip众多，不易记住，而域名容易记住。在分布式系统中，通过使用命名服务。
客户端应用能够根据指定名字来获取资源或服务的地址，提供者等信息。被命名的实体通常可以是集群中的机器，提供的服务地址，远程对象等等——这些我们都可以统称他们为名字（Name）。其中较为常见的就是一些分布式服务框架中的服务地址列表。通过调用ZK提供的创建节点的API，能够很容易创建一个全局唯一的path，这个path就可以作为一个名称。
例如阿里巴巴的Dubbo框架，服务提供者在启动的时候，向ZK上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers目录下写入自己的URL地址，这个操作就完成了服务的发布。 服务消费者启动的时候，订阅/dubbo/${serviceName}/providers目录下的提供者URL地址， 并向/dubbo/${serviceName} /consumers目录下写入自己的URL地址。 注意，所有向ZK上注册的地址都是临时节点，这样就能够保证服务提供者和消费者能够自动感应资源的变化。
分布式通知/协调
ZooKeeper中特有watcher注册与异步通知机制，能够很好的实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调，实现对数据变更的实时处理。使用方法通常是不同系统都对ZK上同一个znode进行注册，监听znode的变化（包括znode本身内容及子节点的），其中一个系统update了znode，那么另一个系统能够收到通知，并作出相应处理。
实现心跳检测机制：检测系统和被检测系统之间并不直接关联起来，而是通过zk上某个节点关联，大大减少系统耦合。 另一种系统调度模式：某系统有控制台和推送系统两部分组成，控制台的职责是控制推送系统进行相应的推送工作。管理人员在控制台作的一些操作，实际上是修改了ZK上某些节点的状态，而ZK就把这些变化通知给他们注册Watcher的客户端，即推送系统，于是，作出相应的推送任务。
实现工作汇报模式：一些类似于任务分发系统，子任务启动后，到zk来注册一个临时节点，并且定时将自己的进度进行汇报（将进度写回这个临时节点），这样任务管理者就能够实时知道任务进度。
总之，使用zookeeper来进行分布式通知和协调能够大大降低系统之间的耦合。
分布式集群管理
这通常用于那种对集群中机器状态，机器在线率有较高要求的场景，能够快速对集群中机器变化作出响应。这样的场景中，往往有一个监控系统，实时检测集群机器是否存活。过去的做法通常是：监控系统通过某种手段（比如ping）定时检测每个机器，或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”。 这种做法可行，但是存在两个比较明显的问题：
- 集群中机器有变动的时候，牵连修改的东西比较多。
- 有一定的延时。
利用ZooKeeper有两个特性，就可以实时另一种集群机器存活性监控系统：
- 客户端在节点 x 上注册一个Watcher，那么如果 x?的子节点变化了，会通知该客户端。
- 创建EPHEMERAL类型的节点，一旦客户端和服务器的会话结束或过期，那么该节点就会消失。
例如，监控系统在 /clusterServers 节点上注册一个Watcher，以后每动态加机器，那么就往 /clusterServers 下创建一个 EPHEMERAL类型的节点：/clusterServers/{hostname}. 这样，监控系统就能够实时知道机器的增减情况，至于后续处理就是监控系统的业务了。
Master选举
在分布式环境中，相同的业务应用分布在不同的机器上，有些业务逻辑（例如一些耗时的计算，网络I/O处理），往往只需要让整个集群中的某一台机器进行执行，其余机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复劳动，提高性能，于是这个master选举便是这种场景下的碰到的主要问题。选举通常有三种方式：
- 利用ZooKeeper的强一致性，能够保证在分布式高并发情况下节点创建的全局唯一性，即：同时有多个客户端请求创建 /currentMaster 节点，最终一定只有一个客户端请求能够创建成功。利用这个特性，就能很轻易的在分布式环境中进行集群选取了。
- 允许所有请求都能够创建成功，但是得有个创建顺序，于是所有的请求最终在ZK上创建结果的一种可能情况是这样：/currentMaster/{sessionId}-1 ,?/currentMaster/{sessionId}-2 ,?/currentMaster/{sessionId}-3 …..每次选取序列号最小的那个机器作为Master，如果这个机器挂了，由于他创建的节点会马上小时，那么之后最小的那个机器就是Master了。
- 经典的选举方式，通过zooId和事务id来进行选举。
分布式锁
分布式锁，这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性和原子性。锁服务可以分为两类，一个是保持独占，另一个是控制时序。
保持独占：就是所有试图来获取这个锁的客户端，最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把zk上的一个znode看作是一把锁，通过create znode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。
控制时序：就是所有视图来获取这个锁的客户端，最终都是会被安排执行，只是有个全局时序了。做法和上面基本类似，只是这里 /distribute_lock 已经预先存在，客户端在它下面创建临时有序节点（这个可以通过节点的属性控制：CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL来指定）。Zk的父节点（/distribute_lock）维持一份sequence,保证子节点创建的时序性，从而也形成了每个客户端的全局时序。
时序性也可以当做分布式队列来使用。
分布式队列
常规队列：先进先出。可以通过上面分布式锁的时序性来实现。
增强队列：所有队列成员到齐之后在执行。通常可以在 /queue 这个znode下预先建立一个/queue/num 节点，并且赋值为n（或者直接给/queue赋值n），表示队列大小，之后每次有队列成员加入后，就判断下是否已经到达队列大小，决定是否可以开始执行了。这种用法的典型场景是，分布式环境中，一个大任务Task A，需要在很多子任务完成（或条件就绪）情况下才能进行。这个时候，凡是其中一个子任务完成（就绪），那么就去 /taskList 下建立自己的临时时序节点（CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL），当 /taskList 发现自己下面的子节点满足指定个数，就可以进行下一步按序进行处理了。
参考：